サービス市場としての農業 トレンド

市場ドライバ - IoTデバイス、ドローン、AIを用いた精密農業の採用

農業の景観は、過去に大きな変化を遂げています。 急速なペースで進化する技術で、農家は今、制御の下でコストを維持しながら、自分の収量を最大化するのに役立つ新しいとスマートな栽培方法を採用しようとしています。 精密農業は、IoTデバイス、ドローン、人工知能(AI)をベースとしたソリューションで、近年大幅なアップテークを見てきました。

ファーマーは、土壌のモニターや、土壌の品質、水分レベル、およびファームランドの異なる部分にわたる温度変化に関する正確なデータを収集するのに役立つ他のIoT対応機器の使用をますますますますますますますますますますます。 正確なリアルタイムの洞察、灌漑、肥料および農薬の使用に関する決定は、農場内の各マイクロ領域に合わせて調整できます。 最適な資源利用と生産性を実現します。 同様に、高度なカメラとセンサーを備えたドローンは、鳥眼の洞察をフィールド条件に提供します。 ファーマーは、ドローン画像を用いた精度で栄養素の不足、病気パターン、その他の問題を特定し、それに応じて是正措置を取ることができます。

人工知能や機械学習アルゴリズムは、IoTやドローンで収集した大量のデータを分析し、より一層活用しています。 これらのアルゴリズムは、隠れたパターンを検出し、将来の結果を予測し、定期的に農家にパーソナライズされた勧告を提供できます。 たとえば、AIの動力を与えられたツールは、過去の収量図、土壌の変動、気象パターンを分析し、今後の時期の歩留まり予測を提供し、緩和が必要なリスクを強調することができます。 先端技術で培った精密農業技術は、農業の知識を身につけ、長期的に持続可能にしています。 これは、サービスモデルとして農作業の下で提供される農場管理ソリューションに関心を注ぐ主要なドライバーの一つです。

マーケット・ドライバー - ファーマー向け先行投資を削減する高度な技術への費用対効果の高いアクセス

精密農業は、いくつかの利点を提供していますが、必要なハードウェアおよびソフトウェアインフラに投資することは、特に小規模で、マージン農家にとって、課題である重要な先行資本を必要とします。 IoTセンサー、ドローン、データ管理ツール、AI/MLプラットフォームなどの精密農業に必要な技術は、かなりのコストを伴います。 また、最新のイノベーションを活用するために頻繁にアップグレードが必要です。 サービスビジネスモデルとしての農業が有効であることを証明する場所です。

サービスベースのモデル、農業産出およびテクノロジー企業、および専門サービスプロバイダは、顧客を代わって高度な農業機器の調達とメンテナンスを処理します。 ファーマーは、重投資を排除し、ペイパー使用またはサブスクリプションベースで最先端のソリューションにアクセスすることができます。 例えば、ドローンやAIアドバイザリーを用いたセンサーベースの土壌や作物のモニタリング、歩留まり推定サービスなど、毎月または年間サブスクリプションプランを選ぶことができます。 バックエンドインフラ、システム統合、ソフトウェア、専門知識はすべてサービスプロバイダが管理しています。

農家、特に小株主にとっては、コストを心配することなく、デジタル農業によって提供される生産性と収益性の利点を享受するのが容易になります。 運用費は、1回限りの資本金と比較して、より予算に優しいです。 また、サービスプロバイダは、サービスモデルに基づいて定期的に最新のアップグレードを提供することに集中しています。 これらのすべての要因は、この進化した市場での成長を運転するサービスアプローチとして、農業のより大きな採用を奨励しています。

市場課題 - 個人データのプライバシーとセキュリティに関する個人と農場関連データ

サービス市場としてのファーミングの成長のための重要な課題の1つは、個人や農業関連データを取り巻くデータプライバシーとセキュリティ上の懸念です。 デジタル技術は、農場やフィールドから大量のデータ収集を可能にしているため、この機密情報が保存され、アクセスされ、使用される方法に関する心配が高まっています。 ファーマーは、自分の操作、フィールド、作物、手順に関するデータにアクセスしている人について、正しく心配しています。 このデータは、第三者がアクセスした場合、その慣行、費用、所得などについて多く明らかにすることができます。 同時に、サービスソリューションとして農業を提供する企業は、サービスを効果的に最適化するために農業データの大量を必要とします。カスタマイズされた推奨事項と改善を提供します。 しかし、このデータを収集し、保存することは、厳しいプライバシー法に対処し、機密農家や農場情報を保護するための重要なコンプライアンスと規制上の課題を引き起こします。 これらの問題に対処することは、農家の信頼を得て、より広いデータ共有を促す企業にとって不可欠です。これは、精密農業技術や技術の進歩に不可欠です。 機密性の高いデータ保護と使用が保証されない限り、この有望な市場の成長を大幅に制限できます。

データ分析と機械学習を用いた農業サプライチェーンの市場機会の最適化

サービス市場としての農業のための主要な機会の1つは、データ分析と機械学習技術を使用して農業サプライチェーンを最適化することです。 近代的なデジタル技術は、フィールド、機器、供給源などの非推奨量のデータを生成しています。 先進的な分析とAIを効果的に活用すると、このデータは、サプライチェーン全体でコストを削減し、生産性を向上させるために、ファームオペレーションを最適化する大きな可能性を秘めています。 たとえば、機械学習モデルは、履歴データを分析して、作物の収量を予測し、天気予報の供給と需要を予測するために時間をかけて影響し、出力を予測することができます。 これにより、より効率的な資源配分、需要計画、物流管理が可能になります。 土壌条件に基づいて、水、肥料、農薬などの入力を最適化し、廃棄物の最小化とコストの最小化、出力の最大化を実現します。 より広い供給ネットワークに適用される場合、そのような最適化は、農家、入力サプライヤー、買い手、販売代理店などの具体的な利点を提供することができます。 データ量と分析能力が増加するにつれて、農業生態系全体で不効率性を合理化する機会が大幅に拡大し続けます。